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根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法（CSRF）.该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分类回归树（CART）生成相应的训练数据,缓解了采样偏置,提高了算法的性能.实验表明：该算法与随机森林算法相比在准确率上提升了约4%,有效降低了故障诊断的风险.